import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
class IntCmp implements Comparator<Integer>{

    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o2.compareTo(o1);
    }
}

public class test {
    //找出前k个最小的值  时间复杂度：O(n+k(logn))
    public static int[] smallestK(int[] arr,int k){
        //创建一个堆（小根堆）
        PriorityQueue<Integer> minHeap=new PriorityQueue<>();
        //将arr数组中的元素放入堆中
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            minHeap.offer(arr[i]);//时间复杂度：O(n*logn)
        }
        //创建一个数组用于接收结果
        int[] tmp=new int[k];
        //将结果一个个弹出并放入目标数组中
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            int val=minHeap.poll();//时间复杂度：O(K*logn)
            tmp[i]=val;
        }
        return tmp;
    }
    //如何实现很小的复杂度topK的解法
    //找前k 个最小的 建立一个大小为k 的大根堆
    public static int[] smallestK2(int []arr,int k){
        int[] tmp=new int[k];

        //处理k为0的情况
        if(k==0){
            return tmp;
        }
        PriorityQueue<Integer> maxHeap=new PriorityQueue<>(new IntCmp());//传入一个比较器实现大根堆
        //1.把前k个元素放入堆中
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            maxHeap.offer(arr[i]);
        }
        //2.遍历剩下N-k个元素
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int val=maxHeap.peek();
            if(val> arr[i]){
                maxHeap.poll();
                maxHeap.offer(arr[i]);
            }
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            tmp[i]=maxHeap.poll();
        }
        return tmp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        //堆默认是小根堆


    }
}
